1 evidencia de utilización oportunista de normas

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EVIDENCIA DE UTILIZACIÓN OPORTUNISTA DE NORMAS CONTABLES EN EL
RECONOCIMIENTO DE PASIVOS FISCALES DIFERIDOS EN EMPRESAS
BRASILEÑAS Y ESPAÑOLAS
José Moreno Rojas
Doctor en Ciencias Económicas y Empresariales – Universidad de Sevilla – España
Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales – Universidad de Sevilla
Avda. Ramón y Cajal, 1 – Sevilla – España
Fone: +34 954 557 616, E-mail: [email protected]
Clóvis Antônio Kronbauer
Doutor em Contabilidade e Auditoria – Universidad de Sevilla – Espanha
PPG em Ciências Contábeis - Universidade do Vale do Rio dos Sinos – UNISINOS
Av. Unisinos, 950 – Bairro Cristo Rei – São Leopoldo – RS – Brasil
Fone: +55 51 3591 1122 R. 1597, E-mail: [email protected]
Diego Lópes Herrera
Doctor en Ciencias Económicas y Empresariales – Universidad de Sevilla – España
Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales – Universidad de Sevilla
Avda. Ramón y Cajal, 1 – Sevilla – España
Fone: +34 954 557 616, E-mail: [email protected]
Ernani Ott
Doutor em Ciências Econômicas e Empresarias – Universidad de Deusto – Espanha
PPG em Ciências Contábeis - Universidade do Vale do Rio dos Sinos – UNISINOS
Av. Unisinos, 950 – Bairro Cristo Rei – São Leopoldo – RS – Brasil
Fone: +55 51 3591 1122 R. 1556, E-mail: [email protected]
RESUMEN
En este estudio se investiga la relación que pueda existir entre el nivel de reconocimiento de
Pasivos Fiscales Diferidos y variables explicativas relacionadas con la situación económica,
financiera y el tamaño de las empresas. Este trabajo es parte de una investigación más amplia, y
que está sendo desarrollada por profesores brasileños y españoles, y por lo tanto, es
continuación de estudios anteriores y es base para futuras investigaciones en el tema. La
presente investigación se realiza en dos muestras de empresas españolas y brasileñas, durante
los años de 2003 hasta 2005, y tendrá continuación futura. El análisis se ha realizado por medio
de una regresión múltiple, por mínimos cuadrados ordinarios, con los datos dispuestos en panel.
El nivel de pasivos fiscales diferidos ha sido calculado a partir del Ratio de Pasivos fiscales
Diferidos (RPFD), y contrastado en la regresión múltiple con las variables explicativas. Los
resultados obtenidos revelan que la variación del RPFD en la muestra de empresas del
IBOVESPA, durante el período analizado, es explicada en aproximadamente al 95% por la
variación del ratio del Endeudamiento. En las empresas españolas del IBEX-35, la variación
del RPFD, durante el período analizado, es explicada próximamente al 82% por la variación
de los ratios de Endeudamiento y del Tamaño de la empresa (valor neto de Cifra de Negocio).
Palabras clave: Pasivos fiscales. Impuesto sobre beneficios. Manipulación contable.
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1 INTRODUCIÓN
En los últimos años, varios organismos emisores de normas contables, han emitido
normas que regulan el tratamiento del Impuesto sobre Beneficios (IB), buscando garantizar
que la información contable no esté distorsionada por la influencia de la normativa fiscal.
Según Moreno (1997, p.11), el objetivo de la contabilidad se pierde o se rompe con
relativa frecuencia por la interferencia de la legislación tributaria. Así, surge un problema de
gran magnitud cuando normas legales obligan a las empresas a contabilizar ciertas operaciones
aplicando criterios o reglas fiscales en contra de los principios contables. En estas ocasiones, la
contabilidad produce una información híbrida, por aplicar principios contables en algunas
operaciones y criterios y reglas fiscales en otras.
En la opinión de Alonso, Nevado y Nuñes (2003, p. 19), las normas fiscales no deberían
regular la contabilidad, pues la base imponible se calcula partiendo de las cuentas anuales
elaboradas de acuerdo con los principios contables, pero ajustándose a las normas fiscales. Esto
garantiza la independencia entre la contabilidad y la fiscalidad.
Sin embargo, para García-Ayuso y Zamora (2003, p. 397), aunque los gestores de las
empresas cumplan con lo que requieren las normas contables, en muchas ocasiones, en el
momento de preparar las cuentas anuales, es necesario realizar juicios de valor a la hora de
optar por una entre las diferentes alternativas que las normas contables ofrecen. Estas
elecciones pueden ser susceptibles de modificar el valor de la composición del patrimonio,
condicionando así, la sustancia y el estilo de la información comunicada a los usuarios.
A causa de esta afirmación, es necesario investigar en una muestra de empresas, en
este caso, empresas españolas y brasileñas, si el reconocimiento de pasivos fiscales diferidos
no podría estar relacionado con elecciones oportunistas por parte de los gestores. Así, el
objetivo principal del estudio es identificar la relación que pueda existir entre el nivel de
reconocimiento de Pasivos Fiscales Diferidos y variables económicas, financieras y de
tamaño de las empresas investigadas. Esta investigación, se desarrolla en dos muestras
distintas de empresas, es decir: una muestra de empresas españolas del IBEX-35 y otra
muestra de empresas brasileñas del IBOVESPA.
El estudio desarrollado tiene especial relevancia pues presenta un aspecto novedoso
en investigaciones cuantitativas que se ocupan del reconocimiento de activos y/o pasivos
fiscales diferidos, por el hecho buscar una relación que pueda existir entre el nivel de Pasivos
Fiscales Diferidos y variables explicativas escogidas para el análisis. Hasta el momento
actual, los estudios de esa naturaleza, se habían ocupado de investigar factores determinantes
en el reconocimiento de Activos Fiscales Diferidos.
Además, es importante señalar que esta investigación es parte de un estudio más
amplio, desarrollado por investigadores españoles y brasileños, y que por lo tanto, es una
continuación de estudios anteriores y tendrá desarrollos y desdoblamientos posteriores.
2 FUNDAMENTACIÓN TEÓRICA
2.1 Consideración contable del Impuesto sobre Beneficios y las Diferencias Temporarias
El cargo por el Impuesto sobre Beneficios, al igual que el resto de partidas de la cuenta
de resultados, debe ser considerado como un gasto del ejercicio, y en su cálculo debe ser
considerando el principio del devengo. Utilizar este principio, implica considerar el gasto por
IB calculado sobre la base del resultado contable, y así, pueden surgir diferencias de carácter
temporal entre el gasto del impuesto y la provisión, suponiendo un cargo o abono en las
respectivas cuentas de Activos y/o Pasivos Fiscales Diferidos (LABATUT, 1992, p. 148).
Las diferencias de carácter temporal, son definidas como aquellas que se originan por
el distinto tratamiento contable y fiscal en el reconocimiento y medida de activos, pasivos,
ingresos y gastos. Estas diferencias temporarias, tienen su origen en (GALLEGO, 1997, p. 146):
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1. Diferencias entre la cantidad reflejada entre la base imponible y el resultado contable en
un determinado ejercicio, esto es, estas diferencias se originan cuando ingresos o
ganancias, gastos o pérdidas se incluyen en el resultado fiscal con anterioridad o
posterioridad a su inclusión el resultado contable; y
2. Diferencias existentes entre el valor de la base fiscal de activos y pasivos y su valor
contable, cantidad que se refleja en los estados financieros. Así, la diferencia que exista
entre la base fiscal de un activo o pasivo y su importe en libros, dará lugar a importes
deducibles o a tributar en años futuros cuando las cantidades registradas de activos sean
recuperadas y las de pasivos liquidadas.
Según interpretación de Castillo (2004, p. 178), las diferencias temporarias se
clasifican en imponibles y deducibles. Las imponibles son las que en un futuro resultarán en
valores imponibles a efectos del Impuesto sobre Beneficios, originando los Pasivos Fiscales
Diferidos en el ejercicio en el cual se produzcan. Ya las diferencias temporarias deducibles,
son aquellas que resultarán en valores deducibles en el cálculo del resultado imponible de
períodos futuros, generando los Activos Fiscales Diferidos en el ejercicio corriente.
2.1 Pasivos Fiscales Diferidos
Los Pasivos Fiscales Diferidos, se originan de las diferencias temporarias imponibles,
y para que se les pueda caracterizar, es necesario identificar sus aspectos conceptuales.
Según Hendriksen y Van Breda (1999, p.283), los pasivos pueden ser caracterizados
como sacrificios futuros probables de beneficios económicos, consecuentes de obligaciones
presentes de una determinada entidad, en cuanto a la transferencia de activos o prestación de
servicios a otras entidades en el futuro, a consecuencia de sucesos pasados.
Según señala Iudícibus (2006, p. 158), gran parte de las obligaciones está relacionada
con el reconocimiento de gastos. Para reconocer un ingreso es necesario tener condiciones
para estimar los gastos asociados, aun cuando el pago de éstos ocurra solamente en el futuro,
en un período que en el momento actual no se pueda determinar. En estas situaciones se
reconocerá un pasivo correspondiente al gasto incurrido.
Basados en las definiciones de pasivo y en los aspectos con él relacionados, es posible
identificar los elementos que caracterizan un Pasivo Fiscal Diferido como un pasivo:
• El Pasivo Fiscal Diferido es reconocido por estar relacionado con un gasto por Impuesto
sobre Beneficios, y dicho gasto está, por su parte, relacionado con un ingreso, que es el
beneficio contable generado en el ejercicio;
• El Pasivo Fiscal Diferido tiene origen en una provisión de gastos por IB, y representa en
el momento actual, una deuda de la empresa con la hacienda, y por lo tanto, deberá ser
abonada en un futuro; y
• Dicho pasivo está relacionado con sucesos pasados, es decir, beneficios ya obtenidos, y
sobre los cuales se ha reconocido un gasto que deberá ser pagado en un futuro.
Así, se concluye que un Pasivo Fiscal Diferido es un pasivo legítimo, representado una
deuda de la empresa, y en su reconocimiento debe respetarse las normas contables específicas.
2.2 Reconocimiento de Pasivos Fiscales Diferidos
2.2.1 Determinaciones de Normas Contables de Ámbito Internacional
Siguiendo los princípios contables de devengo y prudencia, las principales normativas
contables en el ámbito internacional, requieren el reconocimiento de Pasivos Fiscales
Diferidos para todas las diferencias temporarias imponibles.
El SFAS nº 109 del FASB establece que un Pasivo Fiscal Diferido será reconocido en
función de todas las diferencias temporarias imponibles. La medición de los estará basada en
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lo que establece la legislación tributaria en vigor, mientras que los efectos de los futuros
cambios en la legislación o en los tipos impositivos no serán aplicados por anticipación.
Ya el IASB, establece en la Norma Internacional de Contabilidad nº 12, que la empresa
reconocerá un Pasivo Fiscal Diferido por causa de cualquier diferencia temporaria imponible,
a menos que la diferencia haya surgido por una condición por la que esta norma no permita tal
reconocimiento. Estos pasivos deben medirse según tipos impositivos que vayan a ser de
aplicación en los períodos en los que se espere pagarlos, a partir de la normativa y tipos
impositivos que se hayan aprobado, o estén a punto de aprobarse, en la fecha del balance.
2.2.2 La normativa Contable Española
La actual normativa que regula el tratamiento contable del Impuesto sobre Sociedades
en España, está prevista en la Norma de Valoración 13ª del nuevo Plan General de
Contabilidad (PGC) de 2007, aprobado por el Real Decreto 1514/2007, de 16 de noviembre, y
tiene vigencia a partir del ejercicio financiero de 2008.
Sin embargo, durante el período relativo a esta investigación, las normas que
regulaban el tratamiento contable del Impuesto sobre Beneficios eran la Norma de Valoración
16ª del PGC de 1990, y las Resoluciones del Instituto de Contabilidad y Auditoría de Cuentas
(ICAC), de 9 de octubre de 1997 y de 15 de marzo de 2002. Según requieren estas normas,
por aplicación del principio de prudencia, los pasivos fiscales diferidos deberán ser objeto de
contabilización en todo caso, y su importe vendrá determinado por la aplicación del tipo de
gravamen del ejercicio sobre la diferencia, para cada operación, entre la base imponible y el
resultado contable antes de impuestos que revierte en períodos futuros.
2.2.3 Las Normas Contables Brasileñas
Las normas contables brasileñas actuales, que regulan el tratamiento contable del
Impuesto sobre Beneficios tiene su origen en el pronunciamiento técnico del Comité de
Pronunciamientos Contables (CPC), es decir, el CPC nº 32 - Tributos Sobre o Lucro, que
tiene correlación con la Norma Internacional de Contabilidad 12 del IASB. Sin embargo, las
normas que tenían vigencia para el período de este estudio son: la Deliberación nº 273/1998
de la Comisión de Valores Mobiliarios (CVM) - Impuesto sobre la Renta de la Persona
Jurídica y Contribución Social sobre el Beneficio Neto; y, la Norma Brasileña de
Contabilidad - Técnica (NBC T) 19.2 - Tributos sobre Beneficios, según Resolución nº
998/2004, del Consejo Federal de Contabilidad (CFC).
Según estas dos normas de la CVM y del CFC, a causa de las diferencias temporarias
imponibles, surgen los Pasivos Fiscales Diferidos, o simplemente pasivos postergados. Como
consecuencia de estas diferencias, las empresas reconocerán estas obligaciones diferidas en el
Pasivo al mismo tiempo en que se añade al gasto con los tributos sobre beneficios, el valor
correspondiente en el estado de resultados.
Estos pasivos deben ser reconocidos según los tipos impositivos aplicables al período
en el que el pasivo será liquidado. Cuando se aplican diferentes tipos a los diversos niveles de
beneficio imponible, los pasivos fiscales deben ser reconocidos por los tipos medios debiendo
haber revisión periódica de su valor.
2.3 Estudios anteriores relativos al reconocimiento de Activos/Pasivos Fiscales Diferidos
Las elecciones llevadas a cabo en el momento de aplicar las normas contables, podrían
llevar a los directores de las empresas a utilizar la discrecionalidad que estas normas les
confieren para modificar el resultado y la composición del patrimonio. Sirve como ejemplo la
decisión de reconocer (o no) activos fiscales diferidos, pues la consecuencia de dicho
reconocimiento puede generar una reducción en el ratio de endeudamiento, a causa del
aumento del valor del activo y de la mejora de los fondos propios. Puede deducirse que un
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elevado nivel de endeudamiento, podrá aumentar la propensión de la empresa en registrar
activos fiscales diferidos, utilizando de manera oportunista las alternativas conferidas por las
normas contables (MILLER y SKINNER, 1998, p. 217; GORDON y JOOS, 2004, p. 102).
Investigando la decisión en reconocer créditos de naturaleza fiscal, García-Ayuso y
Zamora (2003) concluyeron que el nivel de beneficios pasados y futuros de las empresas está
positivamente relacionado con la probabilidad del reconocimiento. La posible mejora de los
ratios de endeudamiento que el reconocimiento de estos créditos conlleva también parece ser
un factor determinante de la decisión de activar el crédito, existiendo una asociación positiva
en la relación de estas variables.
Wassermann (2004), investigando las instituciones bancarias brasileñas sobre el
reconocimiento y contabilización de activos fiscales diferidos, pudo comprobar que a partir
del año 1997, cuanto aumentaran las diferencias entre las normativas contable y fiscal,
principalmente en lo que se refiere a las provisiones no deducibles, hubo un crecimiento
continuado en el valor de los activos fiscales diferidos en el conjunto de dichas instituciones.
Investigando una muestra de empresas brasileñas, Kronbauer y Alves (2008),
concluyeron que en las mismas, el reconocimiento de Activos Fiscales Diferidos, durante el
período analizado, es explicado próximamente al 93% por la variación de los ratios de
Endeudamiento y Tamaño (según el valor del Activo de las empresas). Los resultados revelan
que los gestores de esta empresas puedan estar reconociendo un valor mayor de Activos
Fiscales Diferidos cuando el ratio Endeudamiento estuviera mayor, buscando así, aumentar el
valor del activo, mejorando los Fondos Propios por el reflejo de un mejor resultado, y como
consecuencia, disminuir el ratio de Endeudamiento.
Moreno et al (2009), investigando una muestra de empresas españolas, han concluido
que las empresas con mayor nivel de endeudamiento presentan mayores valores del índice de
diferencias temporales positivas, lo cual sugiere que un endeudamiento alto aumenta la
propensión en reconocer activos fiscales diferidos. Igualmente, en este estudio, las empresas
de la muestra con menor nivel de liquidez presentaran valores mayores del índice de
diferencias temporales positivas, lo que indica que las empresas con baja o media liquidez
presentan una mayor propensión para la activación de impuestos anticipados.
Considerando las afirmaciones presentadas por autores y las conclusiones obtenidas en
estudios anteriores, en esta investigación se buscará identificar si el reconocimiento de
Pasivos Fiscales Diferidos también no puede estar relacionado con elecciones oportunistas
por parte de los gestores y responsables por la preparación de los estados financieros.
3 ASPECTOS METODOLÓGICOS DEL ESTUDIO
3.1 Clasificación de la Investigación
Por su naturaleza, el presente estudio puede ser caracterizado como una investigación
aplicada, pues, según Marconi y Lakatos (1996, p. 19), dichas investigaciones se caracterizan
por su interés práctico y sus resultados pueden ser utilizados para la comprensión y resolución
de problemas que ocurren en la realidad.
En lo que se refiere a sus objetivos, la presente investigación asume características
explicativas, pues busca comprobar la existencia de alguna relación entre las variables que
reflejan el nivel de reconocimiento de pasivos fiscales diferidos y variables como el
endeudamiento, la liquidez, la rentabilidad y el tamaño de las compañías investigadas.
Considerando la forma de resolución del problema, la presente investigación presenta
características cuantitativas. Los métodos cuantitativos presentan mejores resultados cuando se
orientan en la búsqueda de asociaciones y explicaciones entre variables, estando directamente
relacionados con la predicción de modelos propuestos (OPPENHEIM, 1993, p. 21).
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Con respecto a los procedimientos técnicos que se utilizan en el estudio, en lo que se
refiere a la obtención de datos, la presente investigación tiene una característica documental.
3.2 Población, Muestra y Período de Investigación
La población de empresas españolas que se investiga, se compone de las empresas que
tienen sus acciones admitidas para negociación en la Bolsa de Madrid y que componían su
índice más importante, el IBEX-35, durante los años 2003 hasta 2005.
La población de empresas brasileñas, se compone de las empresas que tienen sus
acciones admitidas para negociación en la Bolsa de Valores de São Paulo–BOVESPA y que
componían su índice más importante, el IBOVESPA, durante los años 2003 hasta 2005.
El criterio para la definición de las muestras estudiadas ha sido escogido de manera
intencional. Para que las dos muestras presentasen mayor homogeneidad con respecto a las
características de las empresas, ha sido necesario quitar del conjunto inicial las instituciones
financieras y bancarias, las empresas aseguradoras y otras empresas cuyas cuantas anuales
individuales presentasen características muy distintas de la muestra final escogida, como es el
caso de empresas que ejercen exclusivamente actividades de control y gestión de inversiones.
Así, cada muestra se compone de 29 empresas, y en consecuencia, han sido objeto del
análisis, 87 cuentas anuales individuales en cada muestra. El número de individuos
investigados puede ser considerado adecuado y significativo, pues analizar del contenido de
un conjunto de 174 cuentas anuales es una tarea que exige del investigador un trabajo de
mucha dedicación y de un período de tiempo considerable.
3.3 Obtención y Clasificación de los Datos
Los datos para la realización del estudio, han sido obtenidos a partir de las cuentas
anuales individuales de las empresas investigadas.
Los estados financieros de la muestra de empresas brasileñas, se han obtenido a partir
de la búsqueda en la página web de la Bolsa de São Paulo, mientras que las cuentas anuales de
la muestra de empresas españolas han sido obtenidas a partir de las páginas web de la Bolsa
de Madrid, de la Comisión Nacional del Mercado de Valores de España.
Para identificar la relación que pueda existir entre el nivel de reconocimiento de
pasivos fiscales diferidos y las variables explicativas, a través del análisis econométrico, se
han calculado los ratios de las variables a partir de los datos obtenidos de las cuentas anuales
de las empresas estudiadas. Estos ratios son identificados en la sección siguiente.
3.3 Descripción de los procedimientos estadísticos
3.3.1 Aspectos Generales
Para buscar una explicación sobre la relación que pueda existir entre las variables
analizadas, se ha propuesto un modelo econométrico general, explicado por Wooldridge
(2006, p. 11), y basado en todas las variables estudiadas. A continuación, a partir de las
pruebas realizadas con la utilización del programa de análisis econométrico EViews
(Econometric Views), se ha identificado las variables que pudiesen explicar la variación de la
variable dependiente, esto es, el Ratio de Pasivos Fiscales Diferidos (RPFD).
El método de estimación del modelo se define como una regresión múltiple, con datos
de panel, relativos al período de 2003 hasta 2005. Dicha regresión ha sido estimada por el
método de coeficientes fijos. Según Hill et al (2003, p.167), la utilización de datos de panel es
la más indicada para las variables analizadas en la presente investigación y la regresión
múltiple por mínimos cuadrados ordinarios también esta adecuada para estas situaciones.
El nivel de Pasivos Fiscales Diferidos se obtuvo a través del ratio RPFD, que es el
resultado de la división del valor de dichos pasivos por el valor del Pasivo (Activo) Total del
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balance. En este contexto, se busca entender si la variación del ratio RPFD de la muestra de
empresas del IBOVESPA y del IBEX-35, puede ser explicada por el Endeudamiento, la
Liquidez Corriente, la Liquidez General, la Rentabilidad Financiera, y el tamaño de la
empresa, determinado a partir de los Ingresos Netos Anuales y por el valor del Activo.
3.3.2 Definición del Modelo Econométrico General y de las Hipótesis
Para explicar la posible relación entre las variables se ha propuesto un modelo
econométrico general con la inclusión de todas las variables explicativas. Con la estimación
del modelo se pretende identificar aquellas variables que pueden explicar la variación de la
variable dependiente, esto es, el RPFD. El Modelo Econométrico General es:
RPFDit = β0 + β1ENDTOit+ β2LCit + β3LGit + β4RFit+ β5T1it + β6T2it + αi+ eit
Los términos del modelo son los siguientes:
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RPFDit: Ratio de los Pasivos Fiscales Diferidos, de la empresa “i” en el período “t”, que
es la variable dependiente, donde:
⇒ i = empresa i, p/ i Є i = 1 hasta 29,
⇒ t = años de 2003 hasta 2005.
β0: Es el término constante del modelo econométrico;
β1......β6: Son todas las variables explicativas, parámetros que serán estimados por la
regresión múltiple y que pueden explicar la variación del ratio RPFD;
ENDTO - Endeudamiento calculado para la empresa “i” en el período “t”, obtenido del
cálculo: Pasivo Exigible ÷ Activo Total;
LC - Liquidez Circulante calculada para la empresa “i” en el período “t”, obtenido de la
ecuación Activo Circulante ÷ Pasivo Circulante;
LG - Liquidez General calculada para la empresa “i” en el período “t”, determinado por el
cálculo: Activo Realizable ÷ Deudas Totales
RF: Rentabilidad Financiera calculada para la empresa “i” en el período “t”, obtenida del
cálculo: Resultado Neto ÷ Fondos Propios;
T1: Tamaño 1 calculado para la empresa “i” en el período “t”, obtenido del logaritmo del
valor neto de la Cifra de Negocios (Ingresos Netos en Brasil);
T2: Tamaño 2 calculado para la empresa “i” en el período “t”, obtenido del logaritmo del
valor del Activo Total;
αi: Es la variable no observada y se supone que esté relacionada con las variables
independientes; y
eit: Es el término que representa el error de la estimación.
Para contrastar las variables, se han formulado las siguientes hipótesis:
Hipótesis 1 ( H 0,1 ):
No existe relación entre el RPFD y el endeudamiento (ENDTO) de
las empresas.
Existe relación entre el RPFD y el endeudamiento de las empresas.
Hipótesis 1 ( H 1,1 ):
En esa hipótesis se esperaba que la relación entre las variables sea β1 < 0, pues los
directivos de las empresas puedan tener propensión a reconocer un menor valor de Pasivos
Fiscales Diferidos cuando las empresas presenten un ratio de endeudamiento más elevado,
como forma de no aumentar el valor de su pasivo.
Hipótesis 2 ( H 0, 2 ): No existe relación entre el RPFD y la Liquidez Circulante (LC) de
las empresas.
Hipótesis 2 ( H 1, 2 ): Existe relación entre el RPFD y la Liquidez Circulante (LC) de las
empresas.
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En la hipótesis 2, se espera que la relación entre LC y RPFD sea β2 > 0. Se supone que
las empresas tendrían una propensión mayor para reconocer Pasivos Fiscales Diferidos
cuando tuviesen una liquidez al menos aceptable, hecho que no perjudicaría este ratio.
Hipótesis 3 ( H 0,3 ): No existe relación entre el RPFD y la Liquidez General (LG) de las
empresas.
Hipótesis 3 ( H 1,3 ): Existe relación entre el RPFD y la Liquidez General (LG) de las
empresas.
La relación esperada en esta hipótesis es β3 > 0, pues se entiende que los directores de
las empresas tendrían mayor propensión en reconocer un valor más significativo de Pasivos
Fiscales Diferidos cuando esto no perjudique su ratio de Liquidez General.
Hipótesis 4 ( H 0, 4 ): No existe relación entre el RPFD y la Rentabilidad Financiera (RF)
de las empresas.
Hipótesis 4 ( H 1, 4 ): Existe relación entre el RPFD y la Rentabilidad Financiera (RF) de
las empresas.
En la hipótesis 4, la relación esperada entre las variables es β4 > 0, una vez que el
reconocimiento de Pasivos Fiscales Diferidos tiene como contrapartida el reconocimiento de
un gasto por Impuesto sobre Beneficios, hecho que disminuye el beneficio, o entonces,
aumenta la pérdida. Así, los gestores podrían tener mayor propensión para reconocer dichos
pasivos, cuando el beneficio y la Rentabilidad Financiera estuvieren en niveles favorables.
Hipótesis 5 ( H 0,5 ): No existe relación entre el RPFD y el Tamaño 1 (T1) de las
empresas.
Hipótesis 5 ( H 1,5 ): Existe relación entre el RPFD y el Tamaño 1 (T1) de las empresas.
La relación esperada en la hipótesis es β5 ≠ 0, pues es difícil imaginar que empresas con
mayor o menor valor de ingresos presenten mayor o menor nivel de Pasivos Fiscales Diferidos.
Hipótesis 6 ( H 0,6 ): No existe relación entre el RPFD y el Tamaño 2 (T2) de las
empresas.
Hipótesis 6 ( H 1,6 ): Existe relación entre el RPFD y el Tamaño 2 (T2) de las empresas.
La relación esperada en la hipótesis actual es β6 ≠ 0, pues no es posible preestablecer
una tendencia de que el valor del Activo determine el nivel de Pasivos Fiscales Diferidos.
Presentados los aspectos metodológicos y conocido el modelo econométrico y
considerando las hipótesis que serán contrastadas, a continuación se presentan los resultados
obtenidos a partir del análisis realizado.
4 ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN
4.1 Análisis de la Relación entre el RPFD y las Variables Explicativas en la Muestra de
Empresas Brasileñas del IBOVESPA
A partir de los datos obtenidos de los estados financieros de las empresas de la muestra
IBOVESPA, se han calculado los ratios cuyas características básicas se presentan en la Tabla
1, por medio de la estadística descriptiva de las variables analizadas.
Según se presenta en la Tabla 1, la variable dependiente, el RPFD, no se caracteriza
como una distribución normal. Además, se identifica una significativa diferencia entre los
niveles de pasivos fiscales diferidos a partir de los valores mínimos, máximos y medianos de
la variable RPFD, lo que sugiere la adopción de prácticas contables distintas en las empresas.
De las variables explicativas, el ENDTO es una variable que puede ser considerada
como una distribución normal, con una probabilidad aproximada de 0,9077, y con relación a
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la variable T2, no se puede rechazar la hipótesis de su normalidad en función de la
probabilidad de 0,1362, que es relevante por estar por encima de 0,10. La no normalidad de
las demás variables no impide su utilización para el análisis y la estimación del modelo final.
Tabla 1 – Estadística Descriptiva I - Variables de la Muestra de Empresas del IBOVESPA
Descriptive Statistics
Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis
Jarque-Bera
Probability
Observations
RPFD
0,013465
0,003757
0,106278
0
0,023051
2,539002
9,292509
237,009
0
87
ENDTO
0,528699
0,539135
1,116932
0,09023
0,218596
0,112567
3,052055
0,193556
0,907757
87
LC
1,163259
1,003938
5,045733
0,031767
0,704324
2,234839
1,239816
392,5998
0
87
LG
0,783247
0,65886
3,20016
0,132173
0,503002
2,045017
9,381096
208,2445
0
87
RF
0,217025
0,216153
1,650475
-0,940066
0,254044
1,03192
1,748795
776,3304
0
87
T1
6,605112
6,611018
8,024578
4,675026
0,510417
-0,276699
5,158368
17,99741
0,000124
87
T2
6,960231
6,938366
8,187558
6,034324
0,469147
0,523773
3,049
3,986606
0,136245
87
Conocidos los datos de la estadística descriptiva del conjunto de variables estudiadas,
se presenta el análisis preliminar de la relación que puede existir entre el RPFD y las variables
explicativas en la muestra IBOVESPA, por medio de la estimación de una regresión múltiple
por mínimos cuadrados ordinarios, con los datos agrupados en panel, procediendo la
estimación por efecto fijo. En la Tabla 2, se presenta el resultado obtenido.
Observando la Tabla 2, es posible verificar que el modelo econométrico general,
presenta un coeficiente de determinación (R2 ajustado) igual a 0,951191, esto es, la variación de
la variable dependiente (RPFD), es explicada próximamente al 95,1% por el conjunto de las
variables explicativas del modelo. Sin embargo, de las seis variables explicativas, solamente la
variable ENDTO presenta real capacidad de explicación, una vez que la probabilidad de no
explicación (rechazo) en el modelo es 0,0213. Realizando nueva estimación del modelo, y
quitando las variables con menor poder de predicción, al final se comprobó que la única
variable que puede explicar la variación del RPFD es el Endeudamiento.
Tabla 2 – Regresión múltiple del RPFD y todas las variables explicativas de la muestra IBOVESPA
Dependent Variable: RPFD
Method: Panel Least Squares
Cross-sections included: 29
Variable
ENDTO
LC
LG
RF
T1
T2
C
R-squared
Adjusted R-squared
Durbin-Watson stat
Sample: 2003 2005
Total panel (balanced) observations: 87
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
-0.026483
0.011150
-2.375152
-0.000843
0.001523
-0.553312
-0.002398
0.005345
-0.448637
-0.001206
0.003895
-0.309557
-0.006801
0.007783
-0.873872
0.002362
0.014768
0.159933
0.059070
0.077731
0.759927
Cross-section fixed (dummy variables)
0.970488 F-statistic
0.951191 Prob(F-statistic)
2.396617
Prob.
0.0213
0.5824
0.6556
0.7581
0.3862
0.8736
0.4507
50.29321
0.000000
La conclusión inicial que se obtiene a partir de las estimaciones realizadas, es que
deben aceptarse las hipótesis nulas H0.2, H0.3, H0.4, H0.5, y H0.6,. Por consecuencia, se concluye
10
que en el período analizado, la variación del Ratio de los Pasivos Fiscales Diferidos (RPFD)
de las empresas del IBOVESPA, no tiene relación significativa con la variación de los ratios
de Liquidez Circulante (LC), Liquidez General (LG), Retorno Financiero (RF), ni con el
tamaño de las empresa (ingresos netos anuales - T1 y el valor de sus activos - T2).
Para la estimación final del modelo y de la ecuación que explica la variación del RPFD
en la muestra IBOVESPA, se mantuvo solamente la variable explicativa ENDTO. En la Tabla
3, se puede identificar el resultado obtenido con la nueva estimación del modelo.
Tabla 3 – Regresión múltiple del RPFD y el ENDTO en la muestra del IBOVESPA
Dependent Variable: RPFD
Method: Panel Least Squares
Sample: 2003 2005
Cross-sections included: 29
Total panel (balanced) observations: 87
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
ENDTO
-0.018995
0.008474
-2.241516
0.0289
C
0.023507
0.004512
5.210255
0.0000
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared
0.969377
F-statistic
62.21835
Adjusted R-squared
0.953797
Prob(F-statistic)
0.000000
Durbin-Watson stat
2.369109
Observando los resultados de la nueva estimación en la tabla 3, es posible concluir que
la variación del RPFD es explicada aproximadamente al 95,4% por la variación de la variable
explicativa ENDTO. Esto se puede comprobar por el R2 ajustado de 0,953796 y por la
probabilidad de rechazo de su influencia sobre la variable dependiente, que está muy por
debajo del 0,1 y muy cercana al cero, esto es, 0,0289 en el caso de la variable ENDTO.
Comparándose los datos de la Tabla 3 con los de la Tabla 2, se verifica también que el
2
R ajustado registró una ligera mejora (0,951191 para 0,953797) y el F-estadístico también se
presenta más significativo (50,29321 para 62,21835), indicando mejora en el coeficiente de
determinación y mayor capacidad del modelo para predecir los cambios en la variable RPFD.
Aplicando el test de White, para identificar algún problema de heteroscedasticidad, se
obtuvo como resultado los datos constantes de la Tabla 4. Los resultados presentados
demuestran que el modelo proyectado en la Tabla 3 no presenta problemas de
heteroscedasticidad. El rechazo de la existencia de heteroscedasticidad está indicada por la
probabilidad del F-Estadístico, que es significativa, esto es, 0,723421, presentándose, según
expresa Gujarati (2006), muy por encima del límite de 0,05 (Prob[F-estadístico] > 0,05).
Considerando la no existencia de heteroscedasticidad, se verifica que esta condición no
impide la aceptación del modelo para explicar la variación del RPFD en esta muestra.
Siguiendo el proceso de validación del modelo, es necesario analizar la estadística “d”
de Durbin-Watson, para identificar la posibilidad de la existencia de autocorrelación entre las
variables del modelo. Analizando la tabla de valores aceptados para este test, en la actual
regresión, se concluye que el valor del test “d” debería presentarse cerca al valor de 2,00, no
presentarse inferior al 1,6, ni tampoco presentarse por encima del 2,4 (GUJARATI, 2006). Así,
a partir de los dados presentados en la Tabla 3, se identifica un valor de 2,369109 relativo a la
estadística “d” de Durbin-Watson, que se presenta dentro del límite establecido, comprobando
que no existe autocorrelación entre las variables explicativas del modelo.
11
Tabla 4 – Análisis del RPFD del IBOVESPA - Proyección del error de los términos de las variables
del modelo final (Test de White)
Dependent Variable: ERRO_RPFD^2
Method: Panel Least Squares
Sample: 2003 2005
Cross-sections included: 29
Variable
Total panel (balanced) observations: 87
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
1.50E-05
2.69E-05
0.556407
0.5794
ENDTO
2.86E-05
0.000100
0.286321
0.7753
ENDTO^2
-4.29E-05
8.89E-05
-0.483058
0.6303
R-squared
0.007679
Adjusted R-squared
-0.015948
Durbin-Watson stat
0.600211
F-statistic
0.325015
Prob(F-statistic)
0.723421
Considerando la corrección del modelo, por los resultados de los tests realizados, se
concluye que la variación del RPFD en la muestra de empresas del IBOVESPA, durante el
período analizado, es explicada próximamente al 95% por la variación del ratio del
Endeudamiento (ENDTO), afirmación comprobada por el coeficiente de determinación (R2
ajustado) de 0,953797. La ecuación final que se puede utilizar para determinar la variación del
RPFD en la muestra IBOVESPA es: RPFD = 0,023507 - 0,018995ENDTO + αi + ei
Conocido el modelo final que explica la variación del RPFD en la muestra de
empresas brasileñas estudiadas, es importante presentar las siguientes consideraciones:
a. Para el ratio ENDTO, se esperaba en la hipótesis formulada (Hipótesis 1), que su relación
con la variable RPFD fuese β1 < 0. Esta suposición se ha confirmado una vez que su
parámetro estimado en el modelo final es -0,018995, y por lo tanto, menor que cero; y
b. Interpretando el termino del ratio ENDTO y su parámetro estimado, se verifica que un
aumento de una unidad decimal (0,1) en dicho ratio, disminuirá el RPFD en 0,001899.
Se puede concluir que las empresas estudiadas pueden no estar reconociendo un valor
mayor de Pasivos Fiscales Diferidos cuando estuvieren con un ratio endeudamiento más
elevado, justamente para no empeorar este ratio, es decir, no aumentar un endeudamiento que
ya puede encontrarse en niveles por encima de lo aceptable.
Con este análisis, se pudo comprobar que en las empresas brasileñas del IBOVESPA,
escogidas como muestra en el estudio, durante el periodo analizado, la variación del nivel de
Pasivos Fiscales Diferidos (RPFD) se pudo explicar por la variación de su Endeudamiento.
4.2 Análisis de la Relación entre el RPFD y las Variables Explicativas en la Muestra de
Empresas Españolas del IBEX-35
A partir de los datos obtenidos de los estados financieros de la muestra de empresas
españolas que integran el IBEX-35, se han calculado los ratios que han sido utilizados para
confrontar las hipótesis formuladas a partir del modelo econométrico general.
Para dar a conocer las características básicas de las variables estudiadas, se presenta a
continuación la Tabla 5, la estadística descriptiva de los ratios analizados.
12
Tabla 5 – Estadística Descriptiva II - variables de la muestra de empresas del IBEX-35
Descriptive Statistics
Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis
Jarque-Bera
Probability
Observations
RPFD
0,006066
0,000845
0,042628
0,000000
0,008913
1,511852
4,967502
47,175210
0,000000
87
ENDTO
0,525927
0,552749
0,864025
0,150289
0,169419
-0,368559
2,266156
3,921782
0,140733
87
LC
1,106174
1,032669
3,267606
0,093164
0,592394
0,612824
3,708238
7,263821
0,026466
87
LG
RF
0,948541
0,192782
0,878834
0,163211
3,338624
0,857621
0,116915 -0,761459
0,594620
0,221592
1,011357 -0,502741
4,788373
8,279459
26,424990 104,703400
0,000002
0,000000
87
87
T1
5,324748
5,762346
6,674857
1,462398
1,087621
-1,467277
5,329197
50,883290
0,000000
87
T2
6,545799
6,498469
7,711784
5,421837
0,503685
0,281568
2,893940
1,190344
0,551468
87
De las variables explicativas, la variable T2 tiene una probabilidad superior al 55%
(0,551468) y la variable ENDTO una probabilidad del 14% (0,140733) para que puedan ser
consideradas como variables con distribución normal. En lo que se refiere a las demás
variables explicativas, ninguna de ellas puede ser considerada como si fuera una distribución
normal. Sin embargo, esto no impide su utilización para el análisis y la estimación en el
modelo econométrico propuesto.
A continuación, presentase el análisis preliminar de la relación que puede existir entre
el RPFD y el conjunto de las variables explicativas en la muestra de las empresas españolas
del IBEX-35. El Modelo Econométrico General propuesto para el análisis del conjunto de
variables de las empresas del IBOVESPA también se ha utilizado para el presente análisis.
Para la estimación del modelo general, se realizó una regresión múltiple por mínimos
cuadrados ordinarios, con los datos agrupados en panel, y procediendo la estimación por
efecto fijo, obteniéndose el resultado presentado en la Tabla 6.
La regresión estimada presenta un coeficiente de determinación (R2 ajustado) igual a
0,806516, esto es, la variación de la variable dependiente (RPFD) puede ser explicada en un
porcentaje próximo al 81% por el conjunto de las variables explicativas que componen el
modelo econométrico. Sin embargo, ninguna de las variables explicativas presenta una
probabilidad significativa de real explicación en el modelo.
Tabla 6 – Regresión múltiple del RPFD y todas las variables explicativas de la muestra IBEX-35
Dependent Variable: RPFD
Method: Panel Least Squares
Cross-sections included: 29
Variable
ENDTO
LC
LG
RF
T1
T2
C
R-squared
Adjusted R-squared
Durbin-Watson stat
Sample: 2003 2005
Total panel (balanced) observations: 87
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
-0.013615
0.013451
-1.012229
0.000613
0.001831
0.335054
0.000998
0.003651
0.273489
-0.000566
0.003538
-0.160107
0.003041
0.002263
1.343533
0.001927
0.008332
0.231221
-0.017091
0.055898
-0.305753
Cross-section fixed (dummy variables)
0.883009 F-statistic
0.806516 Prob(F-statistic)
3.473890
Prob.
0.3161
0.7389
0.7856
0.8734
0.1849
0.8181
0.7610
11.54353
0.000000
13
Observando la Tabla 6, se verifica que las variables LC, LG, RF y T2 presentan una
contribución muy débil en la explicación del modelo, porque la probabilidad de su pequeña
significación para la explicación de la variación de la variable dependiente es
respectivamente: 0.7389, 0.7856, 0.8734 y 0.8181. Esto significa que la probabilidad de
aceptación de la hipótesis nula en el poder de predicción de estas variables en el modelo está
por encima del 70%. En esta situación es necesario quitar del modelo estas variables
explicativas para una nueva estimación. Como consecuencia se aceptan las hipótesis nulas
H0.2, H0.3, H0.4, y H0.6, rechazándose las hipótesis que afirmaban que la variación del Ratio de
los Pasivos Fiscales Diferidos (RPFD) de la muestra de empresas españolas del IBEX-35
tenía relación significativa con la variación de los ratios LC, LG, RF y T2.
En la nueva estimación se mantuvo como variables explicativas el ENDTO y T1(valor
neto de la Cifra de Negócios), buscando así, mejorar el poder de predicción del modelo. En la
Tabla 7, se puede observar el resultado de la nueva estimación del modelo.
Tabla 7 – Regresión múltiple del RPFD y las variables ENDTO y T1 de la muestra IBEX-35
Dependent Variable: RPFD
Method: Panel Least Squares
Cross-sections included: 29
Variable
Sample: 2003 2005
Total panel (balanced) observations: 87
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
ENDTO
-0.014408
0.011329
-1.271844
0.2087
T1
C
0.002823
-0.001386
0.002116
0.011380
1.334222
-0.121781
0.1875
0.9035
R-squared
Cross-section fixed (dummy variables)
0.882181 F-statistic
Adjusted R-squared
0.819064
Durbin-Watson stat
3.479645
Prob(F-statistic)
13.97688
0.000000
Los resultados obtenidos con la nueva estimación del modelo, revelan que la variación
del RPFD puede ser explicada próximamente al 82% por la variación de las variables
explicativas ENDTO y T1. Esto se comprueba de manera parcial por el R2 ajustado de la
regresión que es 0,819064. Comparándose los datos de la Tabla 6 con los de la Tabla 7, se
percibe que el R2 ajustado registró una ligera mejora (0,806516 para 0,819064) y el Festadístico también se presenta más significativo (11,54353 para 13,97688), indicando mejora
en el coeficiente de determinación y mayor capacidad del modelo para predecir el RPFD.
Sin embargo, permanece relevante la posibilidad de no contribución significativa de
las variables ENDTO y T1 en la explicación de la variación del RPFD, con probabilidades
respectivas de 0,2087 y 0,1875. Así, no es posible afirmar que estas variables expliquen
adecuadamente la variación del ratio de Pasivos Fiscales Diferidos en la muestra de empresas
españolas, a pesar de observarse la tendencia de relación entre el RPFD y estas dos variables.
Para identificar algún aspecto que pueda estar perjudicando el poder de predicción de
las variables ENDTO y T1 en el modelo, se realizó el test White para identificar problemas de
heteroscedasticidad entre las variables, según se presenta en la Tabla 8.
14
Tabla 8 – Análisis del RPFD del IBEX-35 - Proyección del error de los términos de las variables del
modelo (Test de White)
Method: Panel Least Squares
Cross-sections included: 29
Variable
C
ENDTO
T1
ENDTO^2
T1^2
R-squared
Adjusted R-squared
Durbin-Watson stat
Dependent Variable: ERRO_RPFD^2
Sample: 2003 2005
Total panel (balanced) observations: 87
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
1.12E-05
5.66E-05
0.198752
-0.000826
0.000160
-5.151866
0.000105
2.65E-05
3.974546
0.000692
0.000156
4.433086
-1.15E-05
2.84E-06
-4.062362
0.355016 F-statistic
0.323553 Prob(F-statistic)
1.334032
Prob.
0.8429
0.0000
0.0002
0.0000
0.0001
11.28371
0.000000
Los resultados obtenidos en la Tabla 8 revelan que el modelo proyectado en la Tabla 7
presenta problemas de heteroscedasticidad, pues la probabilidad de rechazo de esta
posibilidad, indicada por la probabilidad del F-Estadístico, es igual a 0,00, estando, según
expresa Gujarati (2006), por debajo del límite de 0,05 (Prob[F-estadístico] > 0,05).
Por la existencia de heteroscedasticidad en el modelo, es necesario corregir el
problema, y para tanto se especificará el modelo con la inclusión del parámetro de covarianza
y errores típicos para problemas de heteroscedasticidad, que ha sido desarrollado por White.
A través de la estimación del modelo con la inclusión de ese parámetro, esto es, la
matriz de varianzas y covarianzas de los estimadores consistente frente a problemas de
heteroscedasticidad (matriz de White), se obtuvo el resultado presentado en la Tabla 9.
Tabla 9 – Proyección del RPFD del IBEX-35 con la inclusión de la matriz de White
Dependent Variable: RPFD
Method: Panel Least Squares
Cross-sections included: 29
Variable
Sample: 2003 2005
Total panel (balanced) observations: 87
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
ENDTO
-0.014408
0.000572
-25.20475
0.0000
T1
C
0.002823
-0.001386
0.001207
0.006047
2.338939
-0.229192
0.0229
0.8196
R-squared
Cross-section fixed (dummy variables)
0.882181 F-statistic
Adjusted R-squared
0.819064
Durbin-Watson stat
3.479645
Prob(F-statistic)
13.97688
0.000000
La inclusión del parámetro adicional (matriz de White) en la proyección posibilitó que
las variables explicativas ENDTO y T1 presentasen una mejora significativa en su poder de
explicación en el modelo. Mirando hacia los datos de la Tabla 9 se observa que la
probabilidad de que estas dos variables no contribuyan para la explicación de la variable
dependiente está muy cerca al valor cero, es decir, las variables ENDTO y T2, a partir de la
nueva estimación presentan alta probabilidad de predicción en el modelo.
El ratio endeudamiento (ENDTO) es el más significativo para la explicación de la
variación del RPFD, presentando un t-estadístico = -25,20475. Ya el ratio T1, que presenta un testadístico = 2,338939, tiene un menor poder de predicción, pero es también importante para la
explicación del modelo. Por fin, es importante considerar que la estimación presentada con la
15
inclusión de la matriz de White, mantiene el mismo coeficiente de determinación (R2 ajustado =
0,819064) y el mismo F-Estadístico (13,97688), registrado anteriormente.
Siguiendo el proceso de validación del modelo, se analiza la estadística “d” de DurbinWatson, para identificar la posibilidad de la existencia de autocorrelación entre variables del
modelo. Analizando la tabla de valores aceptados para este test, en la actual regresión, se
concluye que el valor del test “d” debería presentarse cerca del valor 2,00, no presentarse
inferior al valor 1,6 ni tampoco presentarse muy por encima del 2,3 (Gujarati, 2006).
Basándose en los datos presentados en la Tabla 9, se identifica un valor de 3,479645
relativo a la estadística “d” de Durbin-Watson, que presentase un tanto por encima del límite
establecido. Sin embargo, también hay que considerar que, en las estimaciones de modelos
con dos variables explicativas y con un número de observaciones cerca de las noventa, como
es el caso de la actual regresión, cuando la estadística “d” de Durbin-Watson se presenta
superior al valor 1,703, no habrá ninguna evidencia de correlación serial positiva de primer
orden (Gujarati, 2006). En este contexto, se acepta el modelo para predecir la explicación de
la variable RPFD en la muestra de empresas españolas del IBEX-35.
Considerando la corrección del modelo por los resultados de los tests realizados, se
concluye que la variación del RPFD en la muestra de empresas IBEX-35, durante el período
analizado, es explicada próximamente al 82% por la variación de los ratios de Endeudamiento
y Tamaño 1. Esta afirmación puede ser comprobada por el coeficiente de determinación (R2
ajustado) de 0,819064 del modelo y la ecuación final utilizada para explicar la variación del
RPFD en la muestra es: RPFD = -0,001386 - 0,014408ENDTO + 0,002823t1 + αi + ei
Conocido el modelo final que explica la variación del RPFD en la muestra de
empresas españolas, es importante presentar las siguientes consideraciones:
a. Para el ratio ENDTO, se esperaba en la hipótesis formulada, que su relación con la
variable RPFD fuese β1 < 0. Esta suposición se ha confirmado una vez que su parámetro
estimado en el modelo final es -0,014408 y por lo tanto, menor que cero;
b. Interpretando el término del ratio ENDTO y su parámetro estimado, se verifica que un
aumento de una unidad decimal (0,10) en dicho ratio, disminuirá el RPFD en 0,00144, y
c. Para el ratio T1, se esperaba en la hipótesis formulada, que su relación con la variable
RPFD fuese β5 ≠ 0. Esta suposición se ha confirmado, una vez que su parámetro estimado
en el modelo es 0,002823, esto es, mayor que cero, por lo tanto, diferente de cero; y
d. Interpretando el término del ratio T1 y su parámetro de estimación, se verifica que un
aumento de un aumento de 1% en dicho ratio, aumentará el RPFD en 0,000028%.
A partir de los resultados se percibe que los gerentes de las empresas estudiadas pueden
no reconocer un valor más significativo de Pasivos Fiscales Diferidos cuando el ratio de
endeudamiento de la empresa está muy alto. Dicho reconocimiento podría empeorar este ratio,
aumentando un endeudamiento que ya puede estar en niveles por encima de lo aceptable.
Los resultados de la regresión demuestran también que en las empresas con mayor
Tamaño 1, mayor se presentará el ratio de Pasivos Fiscales diferidos, esto es, las empresas
con mayor valor de Cifra Neta de Negocios demuestran mayor tendencia en reconocer pasivos
diferidos por Impuesto sobre Beneficios.
Con el análisis realizado en este apartado, se pudo demostrar que en la muestra de
empresas del IBEX-35, escogidas para el presente estudio, durante el periodo analizado, la
variación del Ratio de Pasivos Fiscales Diferidos (RPFD) se pudo explicar por la variación de
su Endeudamiento y de su tamaño calculado a partir del valor de sus Ingresos Netos.
5 CONSIDERACIONES FINALES
A partir del estudio empírico realizado ha sido posible obtener algunas conclusiones
significativas sobre el nivel de reconocimiento de Pasivos Fiscales Diferidos en las muestras
de empresas estudiadas.
16
A través del análisis realizado en la muestra de empresas brasileñas del IBOVESPA se ha
concluido, por la estimación final del modelo, que los gestores pueden estar reconociendo un
valor menor de Pasivos Fiscales Diferidos cuando las empresas presenten un ratio de
endeudamiento más elevado, justamente para no empeorar este ratio, es decir, no aumentar un
endeudamiento que ya puede encontrarse en niveles por encima de lo aceptable.
Cuando este análisis se ha realizado en la muestra de empresas españolas del IBEX35, los resultados se han presentado semejantes en lo que se refiere al endeudamiento. A
partir de los resultados de la regresión se percibe que los gestores de las empresas españolas
también pueden no reconocer un valor más significativo de Pasivos Fiscales Diferidos cuando
el ratio de endeudamiento de la empresa esté muy elevado. En estas ocasiones, dicho
reconocimiento podría empeorar este ratio, es decir, aumentaría un endeudamiento que ya
puede encontrarse en niveles por encima de lo aceptable por los directivos de la empresa.
Sin embargo, según el modelo proyectado, en la muestra de empresas del IBEX-35, el
tamaño también presenta relación con el Ratio de Pasivos Fiscales diferidos. Los resultados de la
regresión demuestran en las empresas con mayor Tamaño 1, mayor se presentará el ratio de
Pasivos Fiscales diferidos, esto es, las empresas con mayor valor de Cifra Neta de negocios
demuestran mayor tendencia en reconocer pasivos diferidos por Impuesto de Sociedades.
Esta parte del estudio es novedosa con respecto a otras investigaciones realizadas y
que han sido referidas en el estudio. Sin embargo, en las dos muestras investigadas, los
resultados obtenidos señalan que los gestores de las empresas pueden estar aprovechándose de
la discrecionalidad de las normas contables para reconocer un nivel mayor o menor de pasivos
fiscales diferidos, o no reconocer dichos pasivos. Los resultados obtenidos remiten hacia una
fuerte “evidencia de adopción oportunista de normas contables en el reconocimiento de pasivos
fiscales diferidos”, situación caracterizada por manipulación contable.
El estudio debe tener seguimiento, con la realización de investigaciones semejantes en
otras muestras de empresas y en períodos más recientes, buscando así evaluar la evolución de la
práctica contable en este tema y en otros temas relacionados con la manipulación contable. Es
importante señalar que la continuación de este estudio es un planteamiento del grupo de
investigadores españoles y brasileños, involucrados en la investigación del tema.
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